“La IA reducirá nuestros costes” es una de las frases más repetidas en los consejos de administración. A veces es cierto: hay casos bien documentados en los que la IA hace un trabajo a una escala que cambia las cifras.
Pero el panorama agregado es más sobrio. Este artículo contrasta un caso de éxito muy citado con los datos de la encuesta de McKinsey, explica por qué una IA más barata puede significar aun así una factura mayor y termina con lo que distingue al pequeño grupo de empresas que sí captura valor. Las opiniones aparecen señaladas como “La visión de Andrea d’Agostini” o “La visión de Monarchy”.
01La economía de la IA: un coste que gestionar, no un ahorro que dar por hecho
“La IA reducirá nuestros costes” es una de las frases más repetidas en los consejos de administración. Merece preguntas duras.
La promesa es real. En febrero de 2024, Klarna informó de que su asistente de IA había gestionado 2,3 millones de conversaciones en su primer mes, dos tercios de sus chats de atención al cliente, con un trabajo equivalente al de 700 agentes a tiempo completo y una mejora del beneficio estimada en 40 millones de dólares para 2024 1. Los costes unitarios de la IA han caído de forma drástica 2.
Fuente: Klarna, febrero de 2024 1
Pero el panorama agregado es más sobrio. En la encuesta State of AI 2026 de McKinsey 3:
- Casi nueve de cada diez encuestados declaran un uso regular de la IA en al menos una función de la empresa.
- Solo el 37% atribuye algún impacto en el EBIT a la IA, una cifra prácticamente sin cambios respecto al año anterior.
- Alrededor del 6% se considera “AI high performers” (al menos el 5% del EBIT atribuido a la IA y un valor “significativo”).
- Alrededor del 20% dice que los costes operativos de la IA, incluidos los costes de tokens, limitan su uso.
- El 80% de los encuestados dice que la IA ha mejorado su productividad individual, una ganancia que todavía no se ha traducido en un impacto financiero amplio.
“Casi 9 de cada 10” se representa al 90% solo a título ilustrativo. Fuente: McKinsey & Company, 2026 3
¿Por qué esa brecha?
Qué distingue a los pocos que capturan valor
Los high performers de McKinsey se distinguen menos por sus herramientas que por su intención y su disciplina. Buscan crecimiento e innovación además de eficiencia. Casi tres cuartas partes declaran haber rediseñado a fondo sus flujos de trabajo gracias a la IA, frente a una cuarta parte del resto de encuestados. Tienen el doble de probabilidades de contar con una alta dirección visiblemente comprometida y con procesos definidos para medir el impacto 3.
Adaptado del white paper de Monarchy “You are not talking to a human” (2026), de Andrea d’Agostini. Las fuentes se enumeran abajo; las citas se reproducen en su idioma original, con la traducción entre corchetes. Las afirmaciones señaladas como visiones son opiniones.
Fuentes
- Klarna, “Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month,” press release, 27 February 2024. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
- Stanford HAI, AI Index Report 2025 (inference cost at GPT-3.5 level fell over 280-fold, Nov 2022 to Oct 2024). https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- McKinsey & Company, “The state of AI in 2026: On the road to ROI,” 25 August 2026 (survey of 1,719 participants, fielded 4 May-8 June 2026). https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 (Civil Resolution Tribunal of British Columbia). https://www.canlii.org/en/bc/bccrt/doc/2024/2024bccrt149/2024bccrt149.html
